FleetMon menyediakan data AIS pedalaman untuk proyek SELECT TU Berlin. Artikel ini, yang diterbitkan dalam jurnal Internationales Verkehrswesen, menampilkan bagaimana prakiraan waktu kedatangan berbasis data dapat meningkatkan keandalan transportasi jalur air pedalaman.
Evaluasi situasi lalu lintas (maritim) membutuhkan pelatihan yang baik dan pengalaman profesional. Keputusan dapat dibuat berdasarkan pelatihan dan pengalaman ini. (Sebagian) kapal otonom harus dilatih atau memerlukan algoritma umum untuk bereaksi dengan tepat dalam situasi apa pun. Tujuannya adalah agar kapal dapat menentukan jarak manuver teknis dan jarak aman pribadi yang diperlukan.
Proyek ini bertujuan untuk meningkatkan keselamatan maritim dan dirancang di bidang penelitian keselamatan. Melalui penggunaan kecerdasan buatan, Vessel Traffic Service Center (VTS), Fleet Operation Center (FOC), dan Vessel Coordination Center (VCC) akan dipersiapkan secara teknologi untuk terjadinya kapal yang sangat otomatis. Konsep sedang dikembangkan untuk memvisualisasikan informasi ini di Human Machine Interface (HMI).
Sebuah metode sedang dikembangkan untuk wilayah laut dan pelabuhan untuk menentukan jumlah orang di laut. Untuk tujuan ini, informasi dari FleetMon Database kapal dan komunitas dibundel. Jumlah orang di wilayah maritim sangat penting untuk penyediaan sumber daya penyelamatan maritim yang memadai.
Dalam proyek ini, sebuah metode sedang dikembangkan untuk mengidentifikasi kecelakaan kapal yang hampir terjadi. Untuk tujuan ini, batas teknis kapal tetapi juga area keselamatan pribadi petugas bahari akan diperiksa. Ini kemudian dapat digunakan untuk pengembangan pedoman baru untuk operasi kapal.
FleetMon terlibat dalam berbagai proyek penelitian &pengembangan. Pelajari lebih lanjut tentang proyek terbaru kami.
